黄一昕，梁忠民，胡义明，李彬权，王 军

(河海大学水文水资源学院，南京 210098)

洪水预报是一项重要的防洪减灾非工程措施[1]. 虽然洪水预报理论和技术得到了长足发展[2-3]，但仍面临挑战：一方面，现行的水文模型理论与方法尚难以对流域水文物理过程进行精准地模拟和预报，另一方面，气候变化与高强度人类活动的影响导致水文事件发生的时空格局复杂多变，给洪水预报无形中增加了难度[4-5]. 因此，在实时洪水预报中，实时校正技术作为保障和提升洪水预报精度的最后一道关口，必不可少.

实时校正方法的研究较多[6-9]，从实用角度，一般以对单河段的校正居多，即只利用河段上下游断面的实时信息进行下断面预报误差的修正和更新. 例如：王船海等[10]提出了基于卡尔曼滤波校正技术的单一河道水动力学模型，通过局部校正对全河道预报起带动作用；常露等[11]建立了基于K-最近邻非参数实时校正模型的河道洪水预报系统，可对具有行蓄洪区的河道流域进行模拟与校正；徐兴亚等[12]建立了基于粒子滤波数据同化算法的河道洪水实时概率预报模型，不仅可以直接校正水位，同时也可以有效地校正流量和糙率；高益辉等[13]提出了将自适应自回归模型与河道水流演进基本方程相结合的多点联合校正方法，可对并联的单河段汇流系统进行实时校正；梁忠民等[14]提出了基于动力系统反演理论的马斯京根流量演算误差校正方法，对单……